分析代码： def read_stop_line(self): features = load_data.load_json_file(self.all_Line_path)["features"] stop_polygon = [] pedestrian_crossing_polygon = [] for feature in features: if feature["properties"]["subtype"] == 101 or \ feature["properties"]["subtype"] == 105 or \ feature["properties"]["subtype"] == 104: my_polygon = MyPolygon(coordinates=feature["geometry"]["coordinates"][0], properties=feature["properties"]) my_polygon.temporary_properties = {} tree_polygon = my_polygon.polygon tree_polygon.id = feature["properties"]["id"] stop_polygon.append(tree_polygon) stop_line = LineString(fit_polygon(tree_polygon)) my_polygon.temporary_properties["line_string"] = stop_line self.stop_polygon[tree_polygon.id] = my_polygon elif feature["properties"]["subtype"] == 102: my_polygon = MyPolygon(coordinates=feature["geometry"]["coordinates"][0], properties=feature["properties"]) my_polygon.temporary_properties = {} tree_polygon = my_polygon.polygon tree_polygon.id = feature["properties"]["id"] pedestrian_crossing_polygon.append(tree_polygon) self.pedestrian_crossing[tree_polygon.id] = my_polygon self.stop_line_tree = STRtree(stop_polygon) self.pedestrian_crossing_tree = STRtree(pedestrian_crossing_polygon)

这段代码的作用是读取停车线的信息，并将其存储在适当的数据结构中。它首先通过调用 load_data.load_json_file() 函数加载 JSON 文件，其中包含了一些地图要素。然后，它会遍历每个要素，判断其 subtype 是否为 101、105 或 104，如果是，则将该要素转换为 MyPolygon 对象，并将其添加到 stop_polygon 列表中。对于每个 MyPolygon 对象，它还会计算其拟合线段，并将其存储在 temporary_properties 属性中。类似地，如果 subtype 为 102，它会将该要素转换为 MyPolygon 对象，并将其添加到 pedestrian_crossing_polygon 列表中。最后，它会使用 STRtree 对象将停车线和人行横道分别存储在 stop_line_tree 和 pedestrian_crossing_tree 中，以便后续的查询操作。这段代码的主要作用是将停车线存储在适当的数据结构中，以便进行后续的查询和分析。